前期の復習

• 前期の復習として，基礎的な回帰分析・t検定・重回帰分析等に触れる．
  • Rでやったこと・できることを思い出してみよう．

# 最初の一回はインストールが必要です．
# install.packages("radiant", dependencies = T)

library(radiant)
radiant()

2群の平均値の比較

• Basics→Means→Compare Meansを選択

回帰分析

• Model→Estimate→Linear Regression(OLS)を選択

リアクションペーパー：

• 授業で学んだことおよび感想を下記リンクからお答えください． リアクションペーパー

参考図書（和書）

統計について

• 山田剛史, 杉澤武俊, 村井潤一郎, 2008, 『Rによる優しい統計学』, オーム社, 明治e-libへ
  • 基本的な考え方を紹介してくれる本．oh-o!Meijiにログインすれば無料で読める．
• 内田治, 西澤英子 2008, 『Rによる統計的検定と推定』, オーム社, 明治e-libへ
  • 基本的な考え方を紹介してくれる本．oh-o!Meijiにログインすれば無料で読める．
• 奥村晴彦 2008, 『Rによる統計的検定と推定』, オーム社, 明治e-libへ
  • 基本的な考え方を紹介してくれる本．oh-o!Meijiにログインすれば無料で読める．
• 小杉考司, 2019, 『言葉と数式で理解する多変量解析入門』, 北大路出版
  • 非常に平易な言葉で多変量解析について説明がなされている．ただし，一歩戻って基本的RStudioの使い方と基本的な統計(t検定や回帰分析，カイ2乗検定など)を学ぶのであれば，小杉考司, 2019, 『Rでらくらく心理統計 RStudio徹底活用』などもよいでしょう．
• 星野匡郎, 田中久稔, 2018, 『Rによる実証分析 ―回帰分析から因果分析へ―』, 裳華房
  • Rを用いた様々な分析手法について記載されている．春学期の内容も含まれるが，主に秋学期の内容をカバーしている．
• 川端一光, 岩間徳兼, 鈴木雅之, 2018, 『Rによる多変量解析入門 - データ解析の実践と理論』, オーム社
  • 基本的な技術を学ぶことができる．かなり良書．
  • この講義の作成にかなり使っています．
• 森田果, 2014, 『実証分析入門 - データから「因果関係」を読み解く作法』, 日本評論社
  • 法律系の先生が書かれた本だが，なかなかわかりやすく面白い．どちらかというと秋学期の内容に関わる．
• 地道正行, 2018, 『データサイエンスの基礎 Rによる統計学独習』, 裳華房
  • 細かく書かれているが，数式も多い．講義内で数学的説明の時間を十分に確保できないため，興味のある方はこちらへ．

再現性の議論について

• 高橋康介, 2018, 『再現可能性のすゝめ (Wonderful R 3)』, 共立出版
• 江口哲史(編), 2018『自然科学研究のためのR入門―再現可能なレポート執筆実践― (Wonderful R 4)』, 共立出版
  • いずれの本も再現可能性のためにRStudioとRMarkdownの使い方について紹介した本．

分析の一連の流れについて

• 岩波データサイエンス
  • 様々な応用的な統計の考え方を紹介している．
• 松村優哉, 湯谷啓明, 紀ノ定保礼, 前田和寛, 2018, 『RユーザのためのRStudio[実践]入門−tidyverseによるモダンな分析フローの世界』, 技術評論社
  • RStudioを用いたデータ収集，データ整形，可視化，レポーティングといった一連の分析の流れに関する本．

参考図書（洋書）

計量経済について * Heiss, Florian, 2016, “Using R for Introductory Econometrics”, Amazon Digital Services - 洋書．Rを用いた計量経済学入門の教科書だが，手を動かしながら学んでいくことができる．

参考web資料

Rによる統計 * Rjpwiki - Rに関する基礎知識の共有などが図られている．

• r-wakalang
  • Slackのグループ．全く知らない人たちが色々質問に答えてくれたりも．
• からだにいいもの
  • Rに関する様々な情報が掲載されている．多少応用的なトピックが多い．
• marketechlabo
  • ちょっと新しいパッケージ等が紹介されていて興味深い

RMarkdownの使い方

• R Markdown入門
  • Rマークダウンに限らずデータ操作や可視化などの技術についても他ページで紹介している．
• R Markdownで楽々レポートづくり
  • 全8話のRMarkdownの操作方法について．この記事の内容は高橋康介, 2014, 『ドキュメント・プレゼンテーション生成 (シリーズ Useful R 9)』, 共立出版をもとに作成されている．しかし，この記事を読めばよく分かる．．．

データの頭10個

library(DT)
library(readr)
exdataset <- read_csv("/Users/akira/Dropbox/Education/2019MEIJI/[3_Wed2]Data_Analytics/analysis/data/exdataset.csv")

## Parsed with column specification:
## cols(
##   .default = col_double(),
##   SEX_OBJ = col_character(),
##   SEX_NIN = col_character(),
##   F_SEX = col_character(),
##   F_GEN_2 = col_character(),
##   F_GEN = col_character(),
##   F_FGR = col_character(),
##   F_INK = col_character(),
##   F_INS = col_character(),
##   F_TAN = col_character(),
##   ARE = col_character(),
##   MAR = col_character(),
##   CHI = col_character()
## )

## See spec(...) for full column specifications.

DT::datatable(exdataset)

変数名リスト